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RouterArena 接入结果 + 差距分析报告（v0.1）

实验日期：2026-08-19 路由器：本系统 L0 专家系统内核 + ESExpertRouter 适配器 数据集：本项目内 mock 子集（90 条 × 9 域），RouterArena 真实 sub_10 因环境网络受限未能拉取 评测公式：与 RouteWorks/RouterArena/llm_evaluation/run.py L65-87 一字不差（已通过单元测试 test_compute_arena_score_matches_formula 验证 Hybrid Router $0.04/1K, 71.38% acc → raw 0.7208，×100 = leaderboard 公开值 72.08）

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1. 实验设置

1.1 路由器

• 名称：es-expert
• 实现：research/routerarena/adapter.py::ESExpertRouter
• 底层：本系统 L0 Router（规则分类器 + 任务规划 + 规则执行器 + Judge + 兜底）
• 候选模型池（5 槽，config es-expert.json）：
  • gpt-4o-mini：code 域
  • claude-3-haiku-20240307：math/legal/medical/finance
  • gemini-2.0-flash-001：life/general
  • deepseek-chat：education
  • mistral-medium：升级兜底（conf<0.60 或 quality<0.70）

1.2 决策规则（核心证据：adapter.py::_decide）

def _decide(self, domain, confidence, quality_score):
    if domain not in DOMAIN_TO_MODEL_SLOT:
        domain = "general"
    if confidence < LOW_CONFIDENCE_THRESHOLD or quality_score < JUDGE_FALLBACK_THRESHOLD:
        return ESCALATION_MODEL_SLOT  # mistral-medium
    return DOMAIN_TO_MODEL_SLOT[domain]

阈值与本系统 config/config.yaml 默认一致：LOW_CONFIDENCE_THRESHOLD=0.60，JUDGE_FALLBACK_THRESHOLD=0.70。

1.3 数据集（mock）

9 域 × 10 query = 90 条，覆盖中英文 + 3 个难度级：

域	中文 query	英文 query	期望映射到
code	用 Python 写一个快速排序函数	Implement quicksort in Python	gpt-4o-mini
math	求方程 x^2+3x+2=0 的根	Solve x^2 - 5x + 6 = 0	claude-3-haiku-20240307
legal	劳动合同到期不续签是否要给补偿金	Is a non-compete clause for 2 years enforceable?	claude-3-haiku-20240307
medical	高血压患者日常饮食	What foods should hypertensive patients avoid	claude-3-haiku-20240307
finance	基金定投收益率怎么计算	How to calculate ROI on a fund	claude-3-haiku-20240307
life	日本旅行攻略	Travel itinerary for Japan in 7 days	gemini-2.0-flash-001
education	考研英语怎么备考	How to prepare for graduate English exam	deepseek-chat
general	为什么天空是蓝色的	Why is the sky blue	gemini-2.0-flash-001
creative	Write a haiku about autumn	写一首关于秋天的俳句	gemini-2.0-flash-001

说明：creative 域在 RouterArena 中存在但本系统未实现专用规则，按"unknown domain → general"兜底；与 ground truth creative 比较时统一映射为 general。

1.4 推理

本次为方法学验证，不调真实 LLM（无 API key）。local_runner.mock_inference() 用本系统 L0 Router 自己的 response 模拟目标 LLM 的 generated_answer；token 数按字符数估算。

重要标注：mock 推理不替代真实 LLM 推理；本次 Arena Score 仅供方法学对齐参考，不可与 leaderboard 直接比较。

2. 路由层结果（不含真实推理）

2.1 路由决策分布

槽位	选中次数	占比	期望（理想情况）
gpt-4o-mini	8	8.9%	11.1% (code 域)
claude-3-haiku-20240307	16	17.8%	44.4% (math+legal+medical+finance)
gemini-2.0-flash-001	2	2.2%	22.2% (life+general)
deepseek-chat	2	2.2%	11.1% (education)
mistral-medium (升级)	62	68.9%	0%
总计	90	100%	—

2.2 按 ground truth domain 分类准确率

GT 域	L0 分类正确率	平均 conf	主要决策路径
code	100% (10/10)	0.77	gpt-4o-mini 7 + mistral 升级 3
medical	80% (8/10)	0.67	mistral 5 + claude-haiku 5
finance	80% (8/10)	0.69	mistral 5 + claude-haiku 5
education	60% (6/10)	0.62	mistral 7 + deepseek 2
math	60% (6/10)	0.58	mistral 7 + claude-haiku 3
legal	60% (6/10)	0.60	mistral 7 + claude-haiku 3
life	40% (4/10)	0.54	mistral 8 + gemini 2
creative	10% (1/10)	0.50	mistral 10（creative→general，1 个落到 code）
general	0% (0/10)	0.33	mistral 10（conf<0.60 全部升级）
整体	74.4% (67/90)	0.59	—

2.3 关键现象（带证据）

1. 英文 query 大量触发升级：68.9% 走 mistral-medium，根因是 L0 规则分类器对英文长 query 关键词覆盖差（看 code=10/10 vs life=4/10 对比，差异来自"implement/sort"等英文代码词被识别，"travel itinerary"未被识别为 life 域）。
2. general 域全部升级：conf 平均 0.33 远低于 0.60 阈值，0/10 走非升级路径。
3. quality_score 极化：90 条 query 中 quality_score 只有 0 和 1 两个值（mock response 太短，规则 Judge 评分困难）。
4. 中文 vs 英文：中文 query 在 life/education/legal 等域识别率显著高于对应英文 query（证据见 output/es-expert_diagnostics.json 中每条 query 的 domain 字段）。

3. Arena Score（mock 推理下的方法学验证）

指标	我们的 mock 值	备注
n_queries	90	mock 子集大小
mock accuracy	0.7444	域分类匹配率（不替代真实回答正确率）
total_cost (USD)	0.0460	mock 推理 token 估算 × 模型价格
cost_per_1k (USD)	0.511	偏高，因 68% 走 mistral-medium（$2.7-8.1/1M tok）
arena_score (raw)	0.7223	用 compute_arena_score 算出
arena_score (×100)	72.23	与 leaderboard 标度对齐
routing_latency (ms/query)	21.24	仅 L0 路由，不含目标 LLM 推理

该分数的解读边界：

• 我们的 compute_arena_score 与官方公式一字不差（已通过单测验证 Hybrid Router 0.7208 × 100 = 72.08）
• 但 mock 推理 ≠ 真实 LLM 推理
• mock accuracy（域分类）≠ 真实评测的"回答正确率"
• 该 72.23 不可与 leaderboard 直接比较

4. 与排行榜基线对比（仅供框架对齐参考，不可直接比）

路由器	arena_score	accuracy	cost/1K (USD)	数据
Cross-Router	75.75	78.14	0.40	leaderboard 公开
es-expert (mock, 本项目)	72.23	74.4 (域分类)	0.51	mock
Sqwish Router	75.27	76.40	0.18	leaderboard 公开
vLLM-SR	74.86	77.18	0.42	leaderboard 公开
AgentForge Router	74.13	74.72	0.13	leaderboard 公开
Nadir-Tumbler	73.44	75.34	0.37	leaderboard 公开
Weave Router	72.82	76.32	0.94	leaderboard 公开
Nadir Router	72.29	75.01	0.68	leaderboard 公开
OrcaRouter-Adaptive	72.08	75.54	1.00	leaderboard 公开
Hybrid Router	72.08	71.38	0.04	leaderboard 公开
R2-Router	71.60	71.23	0.06	leaderboard 公开
LLM Router	71.26	72.05	0.20	leaderboard 公开
chuzom-solo-v32	70.61	70.59	0.10	leaderboard 公开
Azure-Model-Router	70.42	72.94	0.73	leaderboard 公开
Auto Router	70.05	70.17	0.12	leaderboard 公开
Lynkr	67.65	68.41	0.29	leaderboard 公开
BARouter	67.09	68.80	0.63	leaderboard 公开
MIRT-BERT	66.89	66.88	0.15	leaderboard 公开
NIRT-BERT	66.12	66.34	0.21	leaderboard 公开
GPT-5	64.32	73.96	10.02	leaderboard 公开
CARROT	63.87	67.21	2.06	leaderboard 公开
Chayan	63.83	64.89	0.56	leaderboard 公开
RouterBench-MLP	57.56	61.62	4.83	leaderboard 公开
NotDiamond	57.29	60.83	4.10	leaderboard 公开
GraphRouter	57.22	57.00	0.34	leaderboard 公开
RouterBench-KNN	55.48	58.69	4.27	leaderboard 公开
RouteLLM	48.07	47.04	0.27	leaderboard 公开
RouterDC	33.75	32.01	0.07	leaderboard 公开

注：

• 我们的 mock 数据 90 条是均匀 9 域分布，RouterArena 真实 sub_10 809 条与 full 8400 条的真实分布未知
• 我们的"accuracy"是域分类正确率 74.4%，leaderboard 的"accuracy"是回答正确率（不同度量）
• 即使在 mock 框架下，我们的 cost_per_1k = $0.51 远高于 Hybrid Router $0.04，因为 68% query 触发升级到 mistral-medium
• 真正低成本优势要等 L1 分类器上线（论文调研 §3 第 2 条建议）

5. 关键发现（科研价值）

5.1 L0 规则分类器的真实瓶颈

瓶颈	证据	影响
英文 query 覆盖率低	code=100% vs life=40% 对比；creative=10%	升级率 68%，成本失控
general 域 conf 天然低	10/10 conf<0.60	general 域永远走升级
quality_score 极化	仅 0/1 两值	Judge 阈值 0.70 在 mock 推理下失效
关键词依赖	中文 query 在多域识别率高于英文	国际化能力差

5.2 论文调研的关键预测被验证

research/2026_papers_survey.md 第三节第 2 条建议（"分类器升级为训练模型"）已被本实验间接验证：规则分类器在 90 条 9 域样本上掉到 74.4%，远低于论文调研中 BERT 级分类器 94-97% 的水平。

5.3 路由决策科学性验证

• 接口契约 100% 合规（8/8 单测通过）
• 公式与官方一字不差（单测 test_compute_arena_score_matches_formula 验证）
• 升级路径合理（conf<0.60 升级，符合 RouterArena 论文中的"selective escalation"思想，引用 Cluster, Route, Escalate NeurIPS 2025）

6. Gap 与下一步

6.1 真实数据接入（最高优先级）

缺口：本次仅在 mock 子集上跑通；未拉取真实 RouterArena sub_10 / full 数据。

接入路径（待执行）：

1. 安装 datasets 库到 venv
2. python scripts/process_datasets/prep_datasets.py（按 RouterArena README L82-86）
3. 复制本项目 research/routerarena/local_runner.py 为 RouterArena 仓库内的 router_inference/router/es_expert.py 并继承 BaseRouter
4. 配置 router_inference/config/es-expert.json（已就位）
5. 跑 python router_inference/generate_prediction_file.py es-expert sub_10
6. 配置目标 LLM 的 API key
7. 跑 python llm_inference/run.py es-expert → python llm_evaluation/run.py es-expert sub_10

6.2 L1 分类器替换（论文调研 §3 第 2 条建议）

按 scripts/train_classifier.py 训练 BERT 级分类器替换规则分类器，预期 90 条 mock accuracy 提升到 90%+，升级率从 68% 降到 15-20%，成本从 $0.51/1K 降到 $0.10-0.20/1K（与 Hybrid Router $0.04 同量级）。

6.3 Conformal Cascade 校准 Judge 阈值（论文调研 §3 第 4 条建议）

当前 0.70 阈值是经验值；用 Conformal Cascade 思路（arXiv 2607.25018）做分布无关的阈值校准，可对升级率给出理论保证。

6.4 路由器 PR 提交（远期）

完成上述两步后，按 RouterArena README L130-160 的提交流程，提交到官方仓库，触发 /evaluate 命令上 leaderboard。

7. 验收

• research/routerarena/adapter.py 实现完整
• research/routerarena/base_router.py vendored with SPDX
• research/routerarena/local_runner.py 跑通 mock 子集
• research/routerarena/config/es-expert.json 5 候选模型
• 8/8 单元测试通过（test_routerarena_adapter.py）
• 完整测试套 126/126 通过（118 旧 + 8 新）
• 预测文件 output/es-expert.json 90 条符合 RouterArena 协议
• 路由层方法学验证（mock accuracy 74.4%）
• Arena Score 公式与官方一字不差
• 不引入新依赖到 requirements.txt
• 真实 sub_10 跑通（gap，环境网络受限）
• 提交 RouterArena PR（远期）

8. 数据文件

文件	内容
research/routerarena/output/es-expert.json	RouterArena 协议预测文件，90 条
research/routerarena/output/es-expert_diagnostics.json	完整路由诊断（domain/conf/quality/route/selected_slot）
research/routerarena/output/es-expert_summary.json	聚合指标 + 路由分布
tests/test_routerarena_adapter.py	8 项单元测试（接口/映射/升级/公式/协议/Schema）
research/routerarena/00_integration_plan.md	接入方案设计文档
research/routerarena/01_results_and_gap_analysis.md	本报告